用Python实现第三个任务，用找到的条件属性集采用前天的K-means方法对所有的样本进行一个聚类学习。然后把聚类结果和原来的类标记进行对比计算聚类精度。

好的，我将为您提供一个使用Python实现第三个任务的示例代码。在这个示例中，我们将使用找到的条件属性集合，采用K-means算法对样本进行聚类学习，并计算聚类精度。

首先，您需要确保已经安装了所需的Python库，包括`numpy`、`pandas`和`scikit-learn`。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('wine_dataset.csv')  # 假设数据集保存在名为wine_dataset.csv的文件中

# 定义找到的条件属性集合（根据您的实际结果进行修改）
selected_features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']

# 获取选择的特征列作为输入数据
X = data[selected_features].values

# 获取原始类标记
y_true = data['label'].values

# 使用K-means算法进行聚类学习
kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 假设需要聚类成3个簇
kmeans.fit(X)
y_pred = kmeans.labels_

# 计算聚类精度（与原始类标记进行对比）
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

print("聚类精度：", accuracy)

请注意，在上述代码中，您需要根据实际情况修改数据集文件的路径和选定的条件属性集合。同时，您可以根据需要调整K-means聚类算法的参数（例如簇的数目）。

希望这个示例能够帮助您完成第三个任务。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。